Data mining vs. Query Tools
Dotazovací nástroje jsou nástroje, které pomáhají analyzovat data v databázi. Poskytují funkce pro vytváření dotazů, úpravy dotazů, vyhledávání, vyhledávání, vytváření sestav a sumarizaci. Na druhou stranu Data mining je obor v informatice, který se zabývá extrakcí dříve neznámých a zajímavých informací z surových dat. Data použitá jako vstup pro proces dolování dat jsou obvykle uložena v databázích. Uživatelé, kteří inklinují ke statistikám, využívají Data Mining. Využívají statistické modely k hledání skrytých vzorců v datech. Data mineři mají zájem najít užitečné vztahy mezi různými datovými prvky, což je v konečném důsledku pro podniky ziskové.
Data mining
Data mining je také známý jako Knowledge Discovery in Data (KDD). Jak již bylo zmíněno výše, jedná se o obor informatiky, který se zabývá extrakcí dříve neznámých a zajímavých informací z surových dat. Vzhledem k exponenciálnímu růstu dat, zejména v oblastech, jako je podnikání, se dolování dat stalo velmi důležitým nástrojem pro převod tohoto velkého množství dat na business intelligence, protože manuální extrakce vzorů se v posledních několika desetiletích zdánlivě stala nemožnou. V současnosti se například používá pro různé aplikace, jako je analýza sociálních sítí, odhalování podvodů a marketing. Data mining se obvykle zabývá následujícími čtyřmi úkoly: shlukování, klasifikace, regrese a asociace. Clustering je identifikace podobných skupin z nestrukturovaných dat. Klasifikace je učení se pravidlům, která lze aplikovat na nová data a obvykle zahrnuje následující kroky: předběžné zpracování dat, návrh modelování, výběr učení/funkcí a vyhodnocení/ověření. Regrese je nalezení funkcí s minimální chybou při modelování dat. A asociace hledá vztahy mezi proměnnými. Dolování dat se obvykle používá k zodpovězení otázek, jako jsou hlavní produkty, které by mohly v příštím roce pomoci získat vysoký zisk ve Wal-Martu?
Dotazovací nástroje
Dotazovací nástroje jsou nástroje, které pomáhají analyzovat data v databázi. Obvykle mají tyto nástroje pro dotazy rozhraní GUI s pohodlnými způsoby zadávání dotazů jako sady atributů. Jakmile jsou tyto vstupy poskytnuty, nástroj generuje skutečné dotazy složené ze základního dotazovacího jazyka používaného databází. SQL, T-SQL a PL/SQL jsou příklady dotazovacích jazyků používaných v mnoha dnes populárních databázích. Poté jsou tyto vygenerované dotazy provedeny proti databázím a výsledky dotazů jsou prezentovány nebo hlášeny uživateli organizovaným a jasným způsobem. Uživatel obvykle nepotřebuje znát databázový dotazovací jazyk, aby mohl používat dotazovací nástroj. Klíčovými funkcemi Dotazovacích nástrojů jsou integrovaný tvůrce a editor dotazů, letní sestavy a čísla, funkce importu a exportu a pokročilé možnosti hledání/vyhledávání.
Jaký je rozdíl mezi dolováním dat a Dotazovacími nástroji?
Dotazovací nástroje lze použít ke snadnému vytváření a zadávání dotazů do databází. Dotazovací nástroje velmi usnadňují vytváření dotazů, aniž byste se museli učit dotazovací jazyk specifický pro databázi. Na druhé straně je Data Mining technika nebo koncept v informatice, který se zabývá extrakcí užitečných a dříve neznámých informací z nezpracovaných dat. Ve většině případů jsou tato nezpracovaná data uložena ve velmi rozsáhlých databázích. Proto mohou těžaři dat využít stávající funkce Query Tools k předběžnému zpracování nezpracovaných dat před procesem dolování dat. Hlavním rozdílem mezi technikami dolování dat a používáním dotazovacích nástrojů je však to, že aby uživatelé mohli používat dotazovací nástroje, potřebují přesně vědět, co hledají, zatímco dolování dat se používá většinou, když má uživatel mlhavou představu o tom, co hledají. hledají.
